基于ARM技术的捷联惯导系统信号降噪分析与设计

龙俊铭++王宏松

摘 要： 利用ARM技术，设计了捷联惯导系统。为了提高惯导系统的稳定性，需要对陀螺信号的零位进行校正以及对漂移进行抑制。首先对加速度传感器、磁场传感器、陀螺输出的信号进行采样与滤波，尤其在对陀螺信号的处理过程中，需要设计一个高性能、低运算量的低通数字滤波器，并合理设计信号调理电路，以提高敏感器件的工作效率和有效抑制器件所引起的零位漂移。实验结果表明，零位漂移≤0.1 （°）/s/h，其他的多项技术指标也达到了应用的标准。

关键词： 传感器； 捷联惯性导航系统； 零位漂移； 陀螺仪； ARM； ADXRS300； FIR

中图分类号： TN96?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2015）17?0072?03

Analysis and design of signal noise elimination for strapdown inertial

navigation system based on ARM technology

LONG Junming1， WANG Hongsong2

（1. Xiangnan University， Chenzhou 423000， China； 2. Chongqing Institute of Engineering， Chongqing 400056， China）

Abstract： The strapdown inertial navigation system （SINS） was designed by using ARM technology. To improve the stability of inertial navigation system， the zero position of the gyroscope signal is needed to correct， and the drift is restrained. Signals output from acceleration sensor， magnetic sensor and gyroscope should be sampled and filtered. A low?pass digital filter with high performance and low operation should be designed for processing the gyroscope signal， and the signal conditioning circuit is designed reasonably to improve operation efficiency of the sensitive components and restrain zero drift caused by the components effectively. The experimental results show that the zero drift≤0.1 （°）/s/h， and other technical indexes can achieve application standard.

Keywords： sensor； SINS； zero drift； gyroscope； ARM； ADXRS300； FIR

0 引 言

陀螺作为飞行设备中的关键部件，必须具有足够的精度和较高的可靠性。因此，怎样对陀螺信号进行零位校正以及抑制漂移，就成了一项非常重要的工作。传统的方法是根据陀螺零位漂移的规律，预置漂移速率，再由漂移抑制算法消除零位漂移。若采用预置方式来抑制陀螺的零位漂移，则必须做大量的试验，才能比较正确地得到陀螺的漂移规律，这种方法难度大、周期长， 结果会导致陀螺成本大幅度提高。而本设计所采用的陀螺型号是ADXRS300，iMEMS微机械陀螺仪是ADI公司正在发展的动态信号处理解决方案的一部分。iMEMS陀螺仪具有更高的可靠性、更低的功耗、更小的尺寸、更低的成本。本文从陀螺仪自身的特性和运载体工作的特点出发，对该方法的优点和应用时需要注意的问题进行分析并提出一种动态的快速校零方法。

1 ADXRS300陀螺随机漂移的统计与数学模型

的建立

由大量的实验可知，陀螺随机漂移是一个随机过程。在陀螺漂移测试中，每进行一次试验，可以得出陀螺的零位漂移是一个缓变的直流分量，它随时间的变化缓慢。根据陀螺的零位漂移这一特性，假设能够从陀螺的输出信号中提取这个直流分量，也就意味着可以找出陀螺的零位电压。

陀螺随机漂移由常值零漂和周期分量两部分组成，陀螺的输出信号还包括内部噪声（白噪声和有色噪声）以及各种外部干扰[1]。陀螺漂移（用[ε]来表示）的单位为（°）/h，在初始对准时间内，可以用式（1）表示陀螺随机漂移的模型：

[ε（t）=ε0+Asin（2πft+θ0）+q（t）+δ?n（t）+N（t）] （1）

式中：[N（t）]为有色噪声；[n（t）]为高斯白噪声，其强度为[δ；][q（t）]为量化噪声；[A]为周期分量的振幅；[θ0]为初始相位，[ε0]为陀螺常值零漂。

本文所采用的是iMEMs微机械陀螺仪，该陀螺的数字模型参数可参考：[ε0]=2.5，[A=]0.3，[f=200] Hz，[θ0=π，][δ]=0.2，对于有色噪声[N（t）]是白噪声通过非线性系统后产生的，因此有色噪声[N（t）]可用下式表示：

[N（t）=fn（t），n（t-1）=4n（t-1）×sin（n（t））1+n2（t）] （2）

因为ADXRS300陀螺的量程为[±300]（°）/s，比例因子在5 mV/（°）/s其量程在0～5.25 V之间，这里的捷联惯性导航仪的陀螺信号是A/D转化的芯片，型号为12位的AD7888。这样模拟的噪声[q（t）]为：

[q（t）=5212×n（t）] （3）

式中[n（t）]为高斯白噪声。

图1是通过实验对iMEMS微机械陀螺仪的静态输出信号进行仿真试验所得到的随机漂移，其仿真长度为2 048，采用频率为100 Hz。

2 ADXRS300陀螺信号的数字低通滤波器设计

数字滤波技术可以抑制载体的各种干扰信号，本文设计了FIR均值混合滤波，并用Matlab进行算法仿真，通过这种滤波方法降低iMEMs陀螺噪声[2]。

FIR均值滤波是由5个FIR子滤波器组成，FIR的数字滤波器表达式为：

[y（n）=i=0Nh（i）?x（n-i）] （4）

式中：[N]为FIR滤波器的抽头个数；[x（n）]为第[n]时刻的输入样本；[h（i）]为FIR滤波器第[i]级抽头系数。[h（i）]可由式（5）求得：

[h（i）=4k-6i+2k（k+1），i=0，1，2，…，k] （5）

本文采用的是增长趋势检测FIR算法ITD（In Place Growing FIR Filter Based Trend Detection Algorithm），在此算法中，滤波器总的延迟是[2M+l，][M]表示滤波器的阶数，[M]越大表示滤波的效果越好。3阶FIR滤波器结构如图2所示。

ITD算法结构提取算子：

[y（n）=x（n）y（n-1）=averagex（n），x（n-1），x（n-2）y（n-2）=average12x（n）+x（n-1），-x（n）+2?x（n-1），12x（n-3）+x（n-4），-x（n-3）+2?x（n-4）y（n-3）=average13x（n）+x（n-1）+x（n-2），13-2x（n）+x（n-1）+4x（n-2），13x（n-4）+x（n-5）+x（n-6），13-2x（n-4）+x（n-5）+4x（n-6]

试验平台在静止的情况下，以1 600 Hz的采样频率记录40%个iMEMs陀螺静态漂移数据，并在Matlab下取2 000个数据滤波，基于增长趋势检测FIR算法ITD数据如图3所示。

可见，经过ITD滤波后方差为0.001 28，噪声水平为0.012 [（°）/s/Hz。]以此可以看出ITD算法滤波效果明显，并可将ITD算法采用C语言程序实现。由于上述滤波算法执行32个点需要2.16 ms，算法执行的时间小于10 ms，完全满足实时性的要求[3?4]。采用FIR均值混合滤波算法简单，执行速度快，滤波器启动后算法快速达到稳定，基本不存在窗口效应，因此无论是离线仿真还是在动态陀螺降噪系统应用中都取得了较好的效果，噪声水平可以达到0.012 （°）/s[/Hz]。

3 ADXRS300陀螺信号处理系统的硬件和软件

开发平台

ADXRS300陀螺信号处理系统的核心是基于PHILIPS公司生产的ARM7芯片，型号为LPC2148，对陀螺信号进行实时采集处理，硬件框图如图4所示。在软件仿真上，算法仿真由Matlab完成，Matlab凭借其功能强大的数值运算能力，可以使得抑制陀螺随机漂移算法变得更加直观[5]。

本文设计的捷联惯性导航系统充分利用了LPC2148资源，整个系统共占用系统63%资源，图5为整个捷联惯性导航系统传感器和处理电路的PCB图。

图5中所标注的是[X，][Y，][Z]三轴陀螺输出信号，分别为[VX，][VY，][VZ，]经过AD7888后，LPC2148模拟出I2C接口，对AD7888进行读取数据，并采取相应算法计算出三轴陀螺的净输出信号。

4 结 论

iMEMS微机械陀螺仪组合信号校正模块制作完成后，装入三轴陀螺组合，进行了反复多次试验和测试，试验证明其能够较好地完成微机械陀螺零位校正和漂移抑制[6]，并达到了如下几项技术指标：

测量的范围为±300 （°）/s；分辨率≤0.03 （°）/s；灵敏度≤0.03 （°）/s；线性度≤0.2 （°）/s/g；零位电压≤0.1 （°）/s；零位漂移≤0.1 （°）/s/h；工作温度为-45°～85°。

参考文献

[1] 程佩青.数字信号处理教程[M].北京：清华大学出版社，2006.

[2] 李星海，刘勇，章瑜，等.小型低成本压电陀螺组合信号校正模块的研制[J].压电与声光，2005，27（6）：637?639.

[3] 金铃.MEMS技术研究及应用[J].现代雷达，2004，26（12）：26?29.

[4] 张智永，范大棚，李凯，等.微机电陀螺零点漂移数据滤波方法的研究[J].中国惯性技术学报，2006，14（4）：67?69.

[5] 杨娟.基于DSP的MEMS陀螺信号降噪技术研究与实现[D].西安：西北工业大学，2007.

[6] 王巍.Matlab环境下的数字滤波器设计及其运用[D].苏州：苏州大学，2002.

[7] 陈旭光，杨平，陈意.MEMS陀螺仪零位误差分析与处理[J].传感技术学报，2012，25（5）：628?632.